Problemas de distribución de planta y metodologías asociadas
Distribución de planta
Solving facility layout problem : three-level tabu search metaheuristic approach
Resolviendo problemas de distribución de planta : un enfoque metaheurístico de búsqueda tabú de tres niveles
Los problemas de optimización combinatoria que surgen de la teoría y de la práctica plantean un desafío real, y han llamado continuamente la atención de investigadores, profesionales y académicos alrededor del mundo desde hace cinco décadas. Uno de ellos es el problema de distribución de planta (facility layout problem, FLP), muy investigado y que se presenta frecuentemente en la industria de manufactura en lo referente a la localización de instalaciones.
En este documento se propone un enfoque de búsquedas tabú mejorado (improved tabu search, ITS) para resolver FLP formulado como problema de asignación cuadrática (quadratic assignment problem, QAP). Es una versión mejorada de la técnica de búsqueda tabú convencional que incorpora tres niveles: intensificación, reconstrucción y aceptación de la solución. Para evaluar la eficacia de la ITS propuesta, se probó en ejemplos de referencia tomados de la literatura. Asimismo, se presenta un análisis comparado de la ITS con otros enfoques metaheurísticos.
Este documento fue preparado por Surya Prakash Singh (Xavier Institute of Management Bhubaneswar, Bhubaneswar, India) para el International Journal of Recent Trends in Engineering (Vol. 1, No. 1, 2009, 73-77), revista publicada en conjunto por Academy Publisher (Oulu, Finlandia) y la Association of Computer Electronics & Electrical Engineers ACEEE, y que incluye temas relacionados con ciencias de la computación, ingeniería mecánica, ingeniería eléctrica y electrónica, entre otros.
A study of new methodology of optimum facility location in small medium enterprise
Un estudio de una nueva metodología de localización óptima de planta en pequeñas y medianas empresas
La planeación de instalaciones se relaciona con el diseño, la distribución y la acomodación de personal, maquinaria y actividades de un sistema u organización dentro de un ambiente espacial físico. Es muy importante en un proceso de manufactura, debido a su efecto en lograr un flujo de producto eficiente. Se estima que 20% a 50% de los costos en manufactura tienen que ver con el manejo de materiales. Este costo puede reducirse hasta 30% a partir de una planeación efectiva de instalaciones.
Un análisis apropiado del diseño de la distribución de planta puede mejorar el desempeño de líneas de producción en aspectos como la disminución de la tasa de cuellos de botella, la minimización del costo de manejo de materiales, la reducción de tiempos muertos (idle times), el aumento de la eficiencia y uso de la mano de obra, equipos y espacio. Se han conducido varias investigaciones para encontrar diseños óptimos de instalaciones. Los métodos heurísticos para optimización de distribución de planta son la búsqueda tabú (tabu search, TS), recocido simulado (simulated annealing, SA) y algoritmos genéticos; además de éstos, también se recomiendan técnicas de simulación para la optimización de diseño de instalaciones.
En este estudio se desarrolló una nueva metodología para la distribución óptima de planta en pequeñas y medianas empresas, usando la combinación de modelos matemáticos de posición y técnicas de simulación. El estudio de caso industrial en este análisis se enfocó en la inversión de la nueva instalación en la distribución existente.
Este documento fue preparado por Khusna Dwijayanti, Siti Zawiah Md Dawal, Aliq Zuhdi (Department of Engineering Design and Manufacturing, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malasia), Jamasri (Department of Mechanical and Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Gadjah Mada University, Yakarta, Indonesia) e Hideki Aoyama (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Science and Technology, Keio University, Minato, Tokio, Japón) para ”The 11th Asia Pacific Industrial Engineering & Management Systems Conference APIEMS 2010” (Melaka, Malasia, 7-10 de diciembre de 2010), evento organizado por la Asia Pacific Industrial Engineering and Management Society APIEMS.
Distribución de espacios en plantas industriales usando búsquedas tabú
Space distribution in industrial plants using taboo search method
El problema de distribución de los espacios en plantas industriales (DEPI) ha sido comúnmente resuelto mediante técnicas heurísticas que hacen la distribución de acuerdo con algún criterio empírico previamente definido, realizando una búsqueda restringida sobre las posibles configuraciones realizables. Estas regiones de búsqueda en el espacio de posibles combinaciones son definidas de acuerdo con los criterios heurísticos utilizados, obteniéndose como resultado soluciones factibles que no son necesariamente las óptimas.
No obstante, la distribución óptima de espacios puede ser interpretado como un problema de optimización combinatoria, cuyo espacio de soluciones está conformado por todas las distribuciones factibles que puedan realizarse; en consecuencia, su solución puede ser realizada mediante algoritmos heurísticos de búsqueda diseñados para la solución de problemas combinatorios.
El objetivo de este trabajo es explorar la aplicabilidad de la búsqueda tabú en la solución del problema de distribución de espacios en plantas industriales y proponer una adaptación de dicha metodología para la solución del problema en cuestión.
Este artículo fue preparado por Carlos Andrés Domínguez Gual, Geovanni de los Ríos Saldarriaga y Juan David Velásquez Henao (Escuela de Minas, Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín, Medellín, Colombia) para la revista Dyna (Vol. 72, No. 145, 2005, 77-84), publicación integrada a la Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal Redalyc, proyecto impulsado por la Universidad Autónoma del Estado de México (Toluca, México). Redalyc es un gran repositorio de revistas de carácter científico, con el objetivo de contribuir a la difusión de la actividad científica editorial que se produce en y sobre Iberoamérica.
